2004 Fiscal Year Annual Research Report
振動型ニューラルネットワークにおけるリミットサイクルの構成理論
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15560387
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
稲葉 博 東京電機大学, 理工学部, 教授 (40057203)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
アリムカン カイラン 東京電機大学, 理工学部, 助手 (60385482)
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| Keywords | 離散型ニューラルネットワーク / 連続型ニューラルネットワーク / リミットサイクル / 連想記憶 |
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| Research Abstract |
(1)2次元のネッワークの状態を複素数z=x+iyと表し,動的システムを
(dz(t))/(dt)=f(z(t))
のように表すとき,このシステムに指定した複数の安定なリミットサイクルを設定するには関数f(z)をどのように選べばよいかと言う問題を考察してきた.しかしこの問題は想像していた以上に複雑であり,論文にまとめて公表できる具体的な成果としてはまとめられていないが,引き続き研究を進めていきたい.
(2)1つの安定なリミットサイクルを持つシステムをニューロン(振動型ニューロン)として,同一の周波数を持つ多数の振動型のニューラルを結合して得られるネッワークを考え,各ニューロンのミットサイクルの位相を情報して連想記憶を実現できるという可能性が指摘されていた.我々はこれまで離散型ニューラルネットワークを用いた連想記憶の研究を行ってきたが,振動型ニューロンを用いた連想記憶もほぼ同じように実現できることが分かった.しかし,位相は連続値を持つので振動型ニューロンを用いた連想記憶は離散型に比べその記憶情報は格段に増大きくとることができることが分かった.実際,計算機シミュレーションによっても確かめられた.
(3)異なった周波数を持つ多数の振動型のニューラルを結合して得られるネッワークの振る舞いについても研究を進めてきた.近い周波数を持つニューロンが互いに同期して,いくつかのグループに分割されることが分かっていたが,この詳細な挙動は解明されておらず,計算機シミュレーションから興味ある事実が示された.
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Research Products
(11 results)
